파티셔너에 의해 RDD 파티셔닝이 실행된다. 파티셔너는 파티션 인덱스를 RDD 엘리먼트에 할당한다. 동일 파티션에 존재하는 모든 엘리먼트는 동일한 파티션 인덱스를 가질 것이다. 스파크는 HashPartitioner와 RangePartitioner라는 두개의 파티션이 있다. (사용자 정의 파티셔너도 구현 가능!) HashPartitioner Spark의 기본 파티셔너이고, RDD 엘리먼트의 각 키에 대한 해시값을 계산한다. 동일한 해시 코드를 가진 모든 엘리먼트는 다음 코드처럼 동일 파티션을 얻는다. hashCode()를 사용해 3으로 설정된 파티션 개수를 기반으로 각 엘리먼트마다 partitionIndex를 얻을 수 있다. RangePartitioner RangePartitioner는 RDD를 거의 동일..

RDD(Resilient Distributed Dataset)는 불변이며, 분산 컬렉션 객체이다. 불변성 특성때문에 한번 생성된 RDD는 읽기 전용이다. 즉, 트랜스포메이션(Transformation)은 RDD에서 새로운 RDD로 생성할 수는 있지만, 원본 RDD는 생성된 후에는 결코 수정되지 않는다. 그러므로 RDD는 경쟁조건과 기타 동기화 문제에 영향을 받지 않는다! RDD는 데이터에 대한 참조만 포함하기 때문에(실제 데이터는 클러스터의 노드에 있는 파티션에 포함) RDD의 분산 특성이 동작할 수 있다. RDD는 실제로 클러스터에서 파티션으로 나워진 데이터셋이고, 파티션 데이터는 HDFS, HBase, Cassnadra, AWS S3에서 가져온 것일 수 있다. RDD는 다음과 같은 5가지 주요 속성을..

The DataFrame API spark-shell을 실행 /usr/local/Cellar/apache-spark/3.1.2/bin/spark-shell Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1629336161368). Spark session available as 'spark'. Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 3.1.2 /_/ Using Scala version 2.12.10 (OpenJDK 64-Bit Server VM, Java 11.0.10) Type in expres..

아마 아래와 같은 형태가 될것 같다.sparkContext 클래스는 스파크클러스터의 연결과 스파크와 연동할 수 있는 엔트리 포인트를 제공. 인스턴스를 생성하여 다양한 일을할 수 있다.spark RDD : RDD(resilient distributed dataset)를 활용하면 데이터의 병렬처리를 쉽게할 수 있다.spark 참고 사이트!!http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#overview